Metode Klasifikasi Decision Tree untuk Analisis Hoax.
Abstract
Hoax merupakan informasi sesat yang dapat menyesatkan persepsi manusia
dengan menyampaikan informasi palsu sebagai kebenaran (Chen et al. 2014).
Perkembangan teknologi informasi turut serta mendorong penyebaran berita atau
informasi hoax, sebanyak 127,9 juta orang menggunakan internet untuk mengakses
berita (APJII 2016). Oleh karena itu pada penelitian ini melakukan klasifikasi berita
hoax menggunakan metode Decision Tree dengan Algoritme C5.0. Klasifikasi
berita hoax pada penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi berita Bahasa Indonesia
dan melakukan klasifikasi berita dalam dua kelas yaitu HOAX dan NONHOAX
lalu menganalisis hasil perbandingan antara metode Decision Tree dengan metode
klasifikasi Multinomial Naïve Bayes. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari
penelitian ini 85.83% untuk metode klasifikasi Decision Tree dan Multinomial
Naïve Bayes. Berdasarkan hasil dari paired sample t-test menunjukkan bahwa tidak
ada perbedaan akurasi antara Decision Tree dan Multinomial Naïve Bayes.
Collections
- UT - Computer Science [2236]